Facebook談AR眼鏡，硬件功耗和散熱問題是最大障礙

　　構建一款舒適，時尚，價格親民的眼鏡型AR設備看似簡單，但實際上這需要眾多領域的技術進步，包括顯示器，圖形處理，手勢追蹤和人體工學設計等等。

　　這正是Facebook芯片與技術工程負責人沙赫黎亞·拉彼(Sha Rabii)在Arm TechCon 2019大會所傳達的信息。他在主題演講時描述了AR眼鏡的未來：支持夜視，改善整體視力，即時翻譯標志，提示周遭人物的名字信息，創建共享白板，建議健康的食物選擇，以及在擁擠房間中進行選擇性聆聽等等。他表示，這種類型的AR將成為“一種助手，可以接入互聯網，并在需要時向你的耳朵和眼睛提供有用的信息。”

　　他指出，這一愿景不會迅速成為現實，但一定可以實現。拉彼同時認為，最大的障礙是降低硬件的功耗，同時減少當今處理器散發的熱量。

　　他說道：“低功耗設計社區的地位十分獨特，他們可以承擔起重任，并創建幫助我們實現這一愿景的工具。”

　　拉彼對芯片開發者可以采取的方法提出了建議。一方面，芯片必須更好地適應其預期用例。他在談到AR眼鏡時表示：“我們的用例只是中等性能，但同時要高效能，支持時尚、輕巧設計的形狀參數，以及為用戶舒適度考慮散熱情況。”

　　設計人員同時需要更現實地考慮芯片的耗能。他指出，能耗主要是由“內存訪問和數據移動來確定”。拉彼進一步解釋說，“數據傳輸的成本要高于計算”，例如，“從DRAM提取1個字節比執行8位加法要多消耗12000倍的能量;以無線方式發送1個字節將多耗費300000倍的能量”。

　　所以，硬件設計師需要在實現AI時牢記這種差異。他表示：“流行的模型是將單片加速器作為離散計算元件，并將所有AI工作負載轉移到所述元件。但這是一個數據傳輸密集型架構，對功耗存在影響。”

　　拉彼建議道，更好的辦法是“將AI作為一種深度嵌入的功能，并將其分布在系統中的所有計算之中”。他說，這種架構將計算帶到數據之中，這樣數據就不必四處移動，從而大大節省了能耗。

　　還有其他AI設計方法可以減少功耗。他指出：“并非每個AI功能都需要相同的精度。要達到最終的精度，你需要很大一部分計算工作。”所以，分解工作負載，并在可能的情況下降低精度可以令AI系統更加高效。

　　這就是設計師現在可以做的事情。展望未來，Facebook期待能夠帶來更優每瓦性能的半導體工藝技術進步，以及能夠實現更高性能和效能的AI專用加速器。